文/段紅娟

1 概要

美學一直以來被歸類到哲學和藝術(shù)門類。美的作品由人創(chuàng)作和加工，給人們帶來愉悅。人每天接收的信息九成以上通過視覺獲取，這就意味著人主要根據(jù)視覺上的判斷來做決策?，F(xiàn)在隨著數(shù)據(jù)的不斷激增，產(chǎn)生了海量數(shù)據(jù)，面對海量數(shù)據(jù)，人類已經(jīng)無法實時處理工作，只能借助計算機輔助處理工作。對圖像進行美學評估和決策時利用計算機輔助可以大大提高效率。例如，篩選和檢索圖像時，經(jīng)系統(tǒng)智能分析后，濾掉質(zhì)量差美感低的圖像，為用戶呈現(xiàn)美感度高的圖像；在拍照或者編輯圖像時，利用計算機輔助提高作品的美感。

隨著計算機視覺和模式識別技術(shù)的發(fā)展，學者們在計算機科學領(lǐng)域提出了可計算美學的概念，試圖追求最佳的計算和度量“美”的可計算方法，讓計算機能像人一樣理解和評判“美”的度，并在相關(guān)應(yīng)用中提供可參考性強的美學估計和評價。

有學者定義圖像美學為人們在觀察圖像時引發(fā)的美學興趣。可計算的圖像美學是計算美學在圖像理解方面的重要探索，其研究目的是使用計算機模擬人類的視覺和審美思維，對圖像進行美學評價和估計，定量分析圖像的“美”度，并展開評價。比如，評價美學指數(shù)、判斷繪畫作品的美學風格、理解用戶的美學感受，幫助用戶找到適合心理需求的目標。其研究結(jié)果可以融合基于語義的圖像檢索、圖像美學質(zhì)量評估、攝影的美學預測與修正、藝術(shù)作品風格分析、人機交互、廣告、設(shè)計美學和攝影攝像等領(lǐng)域。相關(guān)研究橫跨計算機科學、哲學、藝術(shù)和心理學等多個學科領(lǐng)域，屬于多學科交叉的研究，具有重要的理論價值和應(yīng)用前景。

2 可計算美學的發(fā)展進程

由于審美具有很強的主觀性，其復雜性也強，從而可計算美學的研究存在巨大挑戰(zhàn)?？捎嬎忝缹W的概念是在2005年歐洲圖形學會首屆圖形圖像視覺可計算美學會議上，Hoening正式提出，他在計算機科學領(lǐng)域給可計算美學進行定義，激勵可許多學者把目光投向可計算美學的研究，這一熱點引起了國際學術(shù)界的關(guān)注。近幾年國內(nèi)外關(guān)于圖像可計算美學的論文如雨后春筍般出現(xiàn)，越來越多的學者把目光投向了可計算美學的研究，大大推進了可計算美學的發(fā)展進程。

可計算美學不得不提及度量美學的研究，早在1933年，美國數(shù)學家Birkhoff就提出基于圖像復雜度和秩序的美學度量公式：

其中，M為度量（Measure），Ο為秩序（Οrder），C為復雜度（Complexity）。Birkhof認為美學度量與對象的復雜度（邊緣個數(shù)等）和內(nèi)在秩序（對稱性、垂直、重復穩(wěn)定性等）有關(guān)，不過沒有給出詳細的計算方法和進行驗證。不過該公式作為可計算美學的雛形，其研究為后來的學者研究可計算美學提供了后續(xù)研究思路。

可計算美學的研究領(lǐng)域中，賓夕法尼亞大學的Wang領(lǐng)導的研究小組，針對圖像美學分析與評價，率先實現(xiàn)了圖像視覺特征到圖像美學判定的關(guān)聯(lián)，他們基于攝影美學相關(guān)規(guī)則，提取了35個圖像特征，例如圖像的亮度、景深和色彩分布等參數(shù)，選擇性的提取了15個具有重要代表性的特征，用于區(qū)分高低美感圖像；接著利用圖像特征評估圖像美感度并給出分數(shù)值。結(jié)果正確率盡管不是太高，但是意味著對圖像進行可計算美學分析是可行的。

Wong等引入視覺注意機制到美學分類，提取出區(qū)域特征，獲得較好的圖像分類結(jié)果；Wu等實現(xiàn)了圖像美感標簽的自動標記，也屬于圖像的美學分類；卡內(nèi)基梅隆大學的Li等從藝術(shù)的角度出發(fā)，提煉出了相應(yīng)的藝術(shù)美學特征，并借助藝術(shù)美學特征區(qū)分出繪畫作品的美學視覺質(zhì)量高與低。

基于美學規(guī)則的理論，可計算美學在圖像美化領(lǐng)域也有不少研究成果。Liu等利用三分法則、黃金比例、對角線法則、視覺平衡法則等美學構(gòu)圖規(guī)則，通過調(diào)整圖像的布局優(yōu)化圖像；Bhattacharya等利用圖像美學規(guī)則進行圖像修改和重建，利用構(gòu)圖規(guī)則中的三分之一法則改變圖像中的主體目標位置對圖像進行空間重構(gòu)，提升圖像的視覺美感。

王偉凝提出基于構(gòu)圖規(guī)則的圖像美學優(yōu)化方案，提取主體，檢測區(qū)域分隔線，基于樣例對圖像進行美化調(diào)整，實現(xiàn)圖像在構(gòu)圖上的優(yōu)化。李巖在靜物水彩畫領(lǐng)域應(yīng)用可計算美學的技術(shù)，利用顯著性區(qū)域提取采用機器學習得方法建立圖像美感評估。趙葉峰等在色相環(huán)上劃分若干色相帶，并利用HSL歐氏距離及色彩分布模式，提取油畫作品的主題色，既能提取占比大的色彩也能提取占比少但是視覺效果顯著的顏色。吳濤利用主題色、Benford度量、分形維、數(shù)據(jù)場復雜度、Tamura紋理等量化特征，歸一化統(tǒng)計和分析，探索沙畫藝術(shù)的智能評價方法。

可見圖像可計算美學的研究在國內(nèi)外發(fā)展迅速，在美學分類和測評領(lǐng)域，目前大多數(shù)研究只是簡單地對圖像的美感進行少量級別的分類，研究對象大多選取照片圖像，偶有對某一類繪畫作品進行分析。

3 圖像可計算美學的應(yīng)用和發(fā)展前景

圖像可計算美學的研究目的是借助計算機建立合適的模型對圖像進行類人美學分析和判斷，由于美學評價人的主觀性強，涉及計算機科學、心理學、哲學和藝術(shù)等多門學科，實現(xiàn)多種不同學科的高度融合上具有相當大的難度。圖像的可計算美學應(yīng)用廣泛，譬如圖像優(yōu)化處理、圖像分類與檢索、圖像評價，藝術(shù)設(shè)計等，是一個新興的具有挑戰(zhàn)性的實用性強的研究課題。

圖像評分和搜索引擎系統(tǒng)ACQUΙNE實時提供照片的美學評分。針對各種不同的類別的畫作，如油畫、沙畫、靜物水彩畫等，有針對性地展開美學分析和評價。此外，對攝影作品的美學評估和分類，以及在攝影圖像的專業(yè)構(gòu)圖的重構(gòu)上可計算美學都得到了很好的應(yīng)用。

在圖像檢索時引入美學計算分析結(jié)果，遴選出更符合用戶需求的圖像。圖像可計算美學研究成果也被用于圖像修復和優(yōu)化調(diào)整。像Subhabrata等人結(jié)合視覺平衡法則和三分法則等美學法則，智能分析圖片主體并調(diào)整位置重構(gòu)照片構(gòu)圖，借此提高因構(gòu)圖不好而視覺效果不佳的照片的視覺美觀度，實驗證明經(jīng)過重構(gòu)的圖像的美觀度明顯比原圖像更高。除此之外，圖像可計算美學分析在設(shè)計領(lǐng)域也有應(yīng)用，利用排版的三要素對進行美學評價，將評價結(jié)果用于網(wǎng)頁的排版和配色方面的指導；Phan設(shè)計出根據(jù)商品本身色彩自動調(diào)整背景色的系統(tǒng)，提高廣告對消費者的吸引力。

4 小結(jié)

人們對圖像的審美標準難以統(tǒng)一，找到一種通用的準確度高的美學評價算法的復雜度非常高。對圖像進行可計算的美學定量分析處于探索階段，圖像可計算美學研究的關(guān)注點主要是，如何更接近人類感覺和思維對圖像進行分析，怎樣把提取的視覺特征和美學評價進行合理結(jié)合。